你聽說過剛結束的元宇宙時裝周嗎?沒跟上的趕快點進來!

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全球首屆”元宇宙時裝周”盛會,如何進行?一起來看看!

由虛擬實境平台 Decentraland 所舉辦的「元宇宙時裝週」(Metaverse Fashion Week,簡稱MVFW),不久前正式落幕。

這場盛會吸引了包括 Forever 21、Tommy Hilfiger、雅詩蘭黛等 60 多家國際品牌參與,以及來自世界各地的元宇宙用戶。

元宇宙時裝周參與盛況

傳統形式的時裝週,通常只有特定的時尚人士才有資格進入秀場觀賞;MVFW 打破這項限制,免費開放元宇宙中的所有用戶參加。

任何人用虛擬形象進入元宇宙秀場,都能觀賞頂尖設計師的最新作品,甚至只要綁定錢包,你也可以輕易獲得品牌推出的虛擬或實體服飾。

舉例來說,快時尚品牌 Forever 21 不僅開設了虛擬商店,還出售專屬的 NFT,聲勢浩大;唯一的美妝品牌雅詩蘭黛,免費贈送一萬份小棕瓶 NFT,為使用者的虛擬角色增添臉部發光的效果;鐘錶品牌 Bulova 推出了經典錶款的可穿戴虛擬版本;來自中國的獨立設計師讓秀場設計看起來充滿中國風的古色古香;服裝秀之後的元宇宙演唱會,則為參與時裝週的人們帶來最後的高潮。

時尚周上 Forever 21 的展示畫面|aboutmetaverse

從各品牌的 NFT 及實體商品的搶手程度和現場熱火朝天的人群密度看來,這一場元宇宙的虛擬時尚盛宴,可以說是非常成功。

叫好不叫座?新興技術的行銷瓶頸

事實上,早在 20 年前的虛擬遊戲《第二人生》中,品牌爭奇鬥豔的推廣盛況就已展開,然而由於遊戲性質,導致品牌推廣效益比預想中還要低落,最終使這場品牌展示秀黯然落幕。

 

 

 

MVFM 實際上仍存在明顯技術缺陷,以容易故障的用戶體驗為例,由於伺服器限制,一旦人數瀕臨滿載,許多數位展演、視覺體驗、聽覺體驗都會受到大幅延遲甚至壞軌,嚴重破壞用戶體驗。而時裝週最重要的服裝作品,更因為 3D 設計功能過度侷限簡化,導致無法展現複雜細膩的圖像和紋理。

MVFM 首次開辦就成功,大都是因為搭上元宇宙的列車。若未來無法突破技術的限制、創造新的驚喜,以致虛實無法成功整合,恐怕都要步上 20 年前《第二人生》中眾品牌失敗的後塵。

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烏克蘭政府利用人工智慧以辨別罹難者,到底發生什麼事?會有隱憂嗎?

 

成功協助烏克蘭政府識別罹難者的臉部辨識系統

2022 年 3 月,人工智慧公司 Clearview 宣布將提供自家的 AI 臉部辨識系統給烏克蘭國防部,協助烏克蘭政府從全國的戰爭殘骸中,準確辨識出罹難者與生還者。

舉例來說,BBC 記者在烏克蘭東部的戰爭中拍攝到一具擁有頭部外傷、左肩紋身,卻幾近赤裸且無任何身分證明的男性遺骸,由於烏克蘭當局無法就遺骸本身判定其身份,因此決定採用人工智慧技術進行臉部辨識,後來成功確認該名男子的真實身份。

然而,對烏俄戰爭做出了正面貢獻的人工智慧公司 Clearview,長久以來卻爭議不斷。

備受爭議的人工智慧公司 Clearview

Clearview 可能是世界上最著名、最具爭議的臉部辨識系統了,這項 AI 技術透過 Facebook 和 Twitter 等社群平台上搜集了數十億張照片學習,以此為基礎創造了一個龐大的「臉部辨識」數據庫。

Clearview 的執行長兼創辦人 Hoan Ton-That 表示:「這個臉部辨識數據庫有點像 Google,但不是在搜尋欄位輸入詞彙或句子,而是輸入一張人臉照片,就像『臉部辨識搜尋引擎』一樣。」

一直以來,Clearview 面臨了許多法律挑戰。Facebook、Youtube、Google 和 Twitter 已經向 Clearview 寄送了終止警告信,要求 Clearview 必須停止使用這些平台上的圖片。英國資訊專員辦公室(ICO)則因為 Clearview 未經告知就使用他人的照片,已經對它們處以罰款。然而烏克蘭政府公開於戰爭中使用 Clearview 的服務,再次引發人們質疑並議論這種備受爭議的人工智慧應用與技術。

臉部辨識功能的其他應用

雖然存在爭議,但美國的執法部門早已廣泛使用 Clearview,Ton-That 表示,烏俄戰爭前其實就已經有 3,200 個政府機構曾經試用甚至購買了人工智慧臉部辨識技術。而在烏俄戰爭開打後,看到了戰爭、戰亂的影像紀錄之後,Ton-That 認為,這項技術將能在戰場發揮作用,所以才有了文章開頭的那個情境,這項技術也因此受到烏克蘭政府的重用。

不過,使用臉部辨識技術來識別罹難者,其實並不是什麼新鮮事,Clearview 也並非唯一擁有這項人工智慧技術的公司。2019 年,一家位於荷蘭,專門從事事實查核和開源情報的調查性新聞組織 Bellingcat 就曾使用臉部辨識技術,來識別出一名俄羅斯男性私人僱傭兵,該名僱傭兵在敘利亞拍攝了一段以酷刑折磨囚犯並將其殘忍殺害的影片,在影片公諸於世後引發譁然。

由此可知,這並非臉部辨識技術參與的第一場戰爭,然而,這項技術在烏克蘭的應用範圍無疑比以往的任何一次還要更廣泛。

Bellingcat 的研究主管 Aric Toler 更表示,另一個臉部辨識平台 FindClone 對辨識陣亡的俄羅斯士兵特別有幫助,即使是找出沒有社群帳號的人也不是問題。FindClone 甚至可以交叉比對同個區域裡親朋好友帳號發出的照片,找到這些沒有使用社群平台的人。這意味著只要有臉部辨識系統的人工智慧技術,即使是在不曾註冊任何網路身份的軍事安全人員,仍然可能被這項技術準確追蹤。

臉部辨識系統的風險和隱憂

然而,有反對者指出臉部辨識系統的隱憂——尤其在戰爭期間,任何一個錯誤的辨識結果,都可能帶來潛在的災難。

Clearview 已經證實 Clearview 的臉部辨識技術不僅只是用來辨識罹難者,甚至還用來在烏克蘭的哨站辨識敵軍。一封來自烏克蘭不具名官員的電子郵件中甚至表示,已經使用這項技術來執行超過一千次臉部辨識任務,這樣的結果讓許多相關專家感到擔憂,位於美國的安全和監視行業研究小組 IPVM 也是其中之一。

IPVM 的臉部辨識系統專家 Conor Healy 擔心,烏克蘭政府不僅會將臉部辨識系統用於烏俄戰爭,甚至在戰後仍會持續使用這項技術。隱私問題仍是臉部辨識技術的最大隱憂。

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文章來源:https://www.tedu.tw/blog/how-ai-can-help-ukraine.html

 

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一起來看看2022年的人工智慧7大突破有哪些!

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富比世企業技術專欄公布2022 年的人工智慧七七大突破,往下看是不是跟你想得一樣!

 

 

擅長書寫人工智慧、大數據、區塊鏈、物聯網等新興技術的國際暢銷書作家貝爾納·馬爾(Bernard Marr)投稿至美國知名商業雜誌《富比世》(Forbes)企業技術專欄的其中一篇文章值得我們關注。

根據 Google 首席執行長桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)的說法,AI 人工智慧對於人類的未來發展影響將更甚於明火或電力——依據人工智慧目前對醫療、航太和因應氣候問題的貢獻,顯然人工智慧具有令人期待的潛力。

貝爾納認為人工智慧應用勢不可擋,在 2022 年時,相關技術將會有嶄新的發展和突破,以下是他列出的七項人工智慧發展關鍵領域:

一、如虎添翼的勞動力

有一派人總是擔憂機器人將取代並淘汰人類勞工,但若是人工智慧技術可以幫助我們將工作做得又快又好呢?

隨著科技進步,各種人工智慧相關工具已經是許多人不可或缺的好幫手了。舉例來說,在行銷方面,AI 工具可以幫助行銷人更快辨識出潛在客戶與其價值;在工程方面,AI 模型能有效預測並維護機器或系統運行;以法律等知識相關行業來說,AI 工具可以更有效地協助檢索特定資訊,免去搜索海量資料的繁瑣。

由此可見,人工智慧工具可以幫助人們更有效率地完成工作,至 2022 年,我們將會發現這已經是我們日常生活中的一部分。

二、更大、更好的語言模型

Open AI 在 2020 年發表了語言模型 GPT-3,由大約 1,750 億條參數組成,這是有史以來最先進也最龐大的語言模型,而 Open AI 正在開發的繼任者 GPT-4,據稱擁有高達 100 萬億個參數,相當於 GPT-3 的 500 倍。

理論上,GPT-4 的參數條目更接近人類大腦所擁有的神經元數量,未來的語言模型將更有機會讓人工智慧系統和人類自然對話,甚至有可能創造新的語言。

三、利用人工智慧來強化網路安全

世界經濟論壇在 2021 年時發表一個論點:網路犯罪對於現代社會,可能比恐怖主義更危險。

隨著機器滲入人們的日常,駭客攻擊和網路犯罪不可避免地成為一大問題,因為每一台連網設備,都有可能是駭客入侵的節點。隨著連網設備複雜化,偵測並保護脆弱的節點就變得更加困難。不過,透過人工智慧分析網路流量並學習識別惡意的程式碼,將有效保護人們免於遭受網路攻擊。我們將有機會在 2022 年時,看到人工智慧技術在網路安全領域的關鍵應用。

四、人工智慧在元宇宙的貢獻

元宇宙是一個以數字構成的虛擬世界,使用者可以在這個世界裡與其他人一起工作、交流和娛樂,就像網際網路一樣,不過元宇宙更強調使用者能創造「身歷其境」的體驗。自從馬克祖克柏公開表示將進軍元宇宙並把 Facebook 更名為 Meta 開始,元宇宙即成熱門話題。

AR/VR示意圖

人工智慧無疑是成就元宇宙的關鍵。它能創造更符合使用者使用情境的虛擬場景,讓人們更能習慣於虛擬世界的生活,甚至習慣於和人工智慧共同工作,甚至一同娛樂。

五、No Code / Low Code 的人工智慧應用

許多企業採用人工智慧工具卻效率有限,很大一個原因是缺乏專業的人工智慧工程師,而 No code / Low code 解決方案將有效克服這個問題。

No code / Low code 解決方案旨在提供簡潔易懂的介面和操作方式,來取代原本複雜的流程,比如透過自然語言處理(NLP)和語言模型等技術,讓人們能使用簡單的語音或書面指令來控制繁雜的人工智慧系統。

六、自駕車

人工智慧是自駕車、船和飛機的「大腦」,這些擁有自駕系統的交通工具將在未來十年徹底改變人類的交通和旅行方式。

Tesla 特斯拉示意圖

自駕車龍頭——特斯拉表示,到 2022 年,自駕車將擁有更穩定完備的自動駕駛能力,其競爭對手如 Google 旗下的 Waymo、蘋果、通用汽車和福特也將於 2022 年宣布他們的重大進展。由 IBM 和 ProMare 合作設計的自駕船也有望啟航。

七、創作藝術作品

2022 年,隨著 GPT-4 和其他新模型的問世,我們將更能期待人工智慧機器人創作出更精細、更「自然」的作品,例如撰寫文章並下標甚至設計 Logo。

創造力被視為相當「人性化」的技能,當機器人也能創作藝術作品,意味著人工智慧的思維,將更加接近人類而非冰冷的機器。

 

 

文章來源:https://www.tedu.tw/blog/the-worlds-first-metaverse-fashion-week-event.html

 

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Google忍無可忍!跟YouTube Vanced說掰掰!

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Google不忍了! YouTube Vanced被迫中止開發!

悲報!能跳過 Youtube 廣告的第三方播放器 App 「YouTube Vanced」,其官方社群帳號宣布將終止 YouTube Vanced 的開發工作,官方下載連結也被迫下架。

據開發團隊表示,因為收到了來自 Google 經由法律程序提出的要求,「雖然知道使用者並不樂見這個消息,但我們還是會作出相應的行動」,最後也感謝使用者多年來的支持。

YouTube Vanced 功能幾可媲美需付費的 YouTube Premium

雖然 Google 近年來積極推廣零廣告且可使用背景播放功能的 Youtube Premium 付費訂閱服務,然而,部分習慣了昔日 Youtube 免費服務的用戶還是會尋找免費的第三方 App 來使用。

至於什麼是「YouTube Vanced」呢?這是一款適用於 Android 系統的 Youtube 第三方應用程式,由於可以免費安裝,在觀看 Youtube 影片時還可無痛跳過廣告,功能幾乎可以媲美 Youtube Premium,甚至開發了其他客製化功能,是頗受好評的免費影片神器。

Google 大刀闊斧採取法律行動,除了廣告因素還有資安疑慮問題

Google 日前已正式對 YouTube Vanced 寄出具有法律效力的停止信(Cease and desist letter),要求 YouTube Vanced 刪除其 App 中所有引用 Youtube 平台內容、Logo、連結的行為,這個要求等於閹割了 YouTube Vanced 的功能,使其無法再維持完整的服務。除了 YouTube Vanced 之外,Google 去年也曾要求 2 個能夠阻擋 Youtube 廣告的 Discord 音樂機器人 Rythm 和 Groovy 停止服務。

Youtube 廣告是 Google 的一大收入來源,第三方服務阻擋廣告的作法多少阻撓了 Google 的財路。另一方面,免費的第三方工具雖然俗擱大碗,但透過並非官方平台的載點下載應用程式,將會提高使用者的資安風險,這並非是 Google 與使用者樂見的。Google 呼籲使用者應​​盡可能使用官方訂閱服務,以保障使用者的權益與隱私。

 

原文出處:https://www.tedu.tw/blog/google-legally-forces-youtube-vanced-to-shut-down.html

 

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有關Python和Java的差別,這篇文章已經幫你整理好啦~

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想知道Python和Java的差別,這篇一定要看完呀!

 

 

Python 和 Java 是兩種現今熱門、卻又不同的程式語言。對現在的科技業來說,兩者都是十分有用工具,且瀏覽各大求職網站,Java 工程師近十年來一直是科技業赤手可熱的職缺。而新興的 Python 語言,職場上對於會 Python 語言的工程師的需求也越來越高。若現在你想轉職工程師,卻又不知學哪種程式語言的話,可以參考本篇文章。

動態類型 vs. 靜態類型

Java 和 Python 最大的區別之一,就是兩種語言處理變數的方式。Java 強迫你在第一次聲明變數時,就必須要定義它的類型,且不可再修改,這就是「靜態類型」。而 Python 不需要在一開始就聲明變數的類型,且後續可以改變一個變數的類型,例如可以把整數變數替換為字符串(string)。

Python語法中一切皆為物件

在 Python 中,無論是數值(整數、浮點型)、字符串、字典、元組對象、還是他們所對應的類型,以及函數、模塊等,都是物件,他們的祖先是PyObject。而 Java 中的函數,基本數據類型等都不算物件。

括號和縮排

Python 與眾多程式語言的不同之處,在於它使用縮排區分程式區塊(block)。而 Java 與其他大部分的程式語言都是使用大括號定義函數和類定義的開頭和結尾。使用縮排的好處在於程是碼會比較易讀,且不會有缺括號導致錯誤的可能。

軟體可移植性

Java 的可移植性 (可攜性) 更強,可以用於開發平台獨立的應用。這是 Java 相較於 Python 的優勢之一,任何可以運用 Java 虛擬機器 (JVM) 的電腦或者行動裝置都可執行 Java 的應用。相較於 Java,執行 Python 的程式就比較麻煩,都需要一個編譯器來將 Python 代碼轉化為你的作業系統可理解的代碼。因為大部分的設備有安裝了 Java 虛擬機器 (JVM) ,所以 Java 工程師可以自信的說他們的開發出來的 Java 應用,幾乎對所有的用戶都可用。

Python 的 GIL

Python 的 GIL (全局解釋器鎖) 一直被不少開發者所詬病。Python 的多執行緒在多 CPU 條件下,並不能一併運行,而必須要在每個執行緒運行時,先需要獲得解釋器的訪問權限,才可以運行。在一個執行緒運行時,其他的執行緒只能處於等待的過程。不過這方面的問題可使用多工處理機制來彌補。而 Java 支援真正的多執行緒,控制資源的的共享很到位。

應用領域

Java 主要用於商業邏輯強的領域,如電子商城系統、金融、保險等傳統資料庫事務領域,通過類似 ssh 框架事務代碼,對商業資料庫,如 Oracle、DB2、SQL 伺服器等支援較到位。Python 主要用於大數據分析、金融分析、信息分析、圖像演算法、數學計算、統計分析、算法建模、伺服器運算、自動化操作、開發速度快,適合需要快速靈活開發的產業。

哪一個更好上手?

一開始也許是 Python 較好上手。因為 Python 的語法設計很直覺,讓新手們可以快速上手、寫各種應用程式。但是入門簡單,並不代表會一直簡單下去。要學會巧妙運用 Python,還需要學習各種 Python 的函式庫。Python 的強大在於函式庫,因為 Python 的函式庫可以用 Python、C 語言、C++等程式語言設計,再提供給 Python 使用,所以無論是 GPU 運行、神經網絡、智能算法、數據分析、圖像處理、科學計算等,各式各樣的函式庫都在等著你來學習。而 Java 就沒有那麼多函式庫,無論是入門還是進階,學習的難易度相較於 Python 都較平均。

|推薦閱讀:Python vs R語言:哪個比較適合人工智慧/機器學習?

 

文章來源:https://www.tedu.tw/blog/java-python-difference.html

 

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入門前端工程師的網頁開發神器,減少寫HTML/CSS語法的時間

身為一個前端工程師,一定要裝一個「省時神器」 Emmet 外掛,可以大大節省前端工程師在編寫 HTML 及 CSS 的時間。省下的時間可以讓你去體驗人生各種美好的事物,如玩玩喵星人、上上健身房運動等等。

Emmet 支援的網頁編輯器如下圖:

安裝下載的方式因個網頁編輯器而異,且在網路上皆可以查到教學,故此省略。以下小編先介紹基本的使用方式:

快速產生標籤名稱 (Tag Name)

前端工程師在寫網頁的第一步,就是在網頁編輯器中開出新的頁面,並產生標準的 HTML5 樣板。透過 Emmet,我們可以先在編輯器中輸入「!」或是「html:5」後,再按下 Ctrl+E 鍵即可。

假設我們要產生一個 p 元素,那麼我們只要直接輸入 p 後,再按下 Ctrl+E 鍵,就能自動產生起始元素及結束元素。如下所示:

只要是 HTML 所定義的元素,如 h1-h6、center、title 等等,都能使用上述方示,快速產生出相對應的語法如下

有些元素還會帶入跟該元素有關的屬性,例如:iframe、a 或是 img 等

快速產生 className 與 id

我們也可以在產生元素時,直接加上指定的 Class Name。寫法是元素名稱與 Class Name 名稱中間用英文句點隔開。例如今天我們要產生 Class Name 為「title」的 h1 標籤,則輸入「h1.title」後按 Ctrl+E

若是要針對單一元素要加上多個 class name 的話,只要把它們用半形的句號隔開,接在一起就可以了。例如今天我們要產生 Class Name 為「news_p c1」的 div 標籤,則輸入「div.news_p.c1」後按 Ctrl+E

前端工程師省時神器 Emmet 一般預設的元素是 div,所以如果直接輸入英文句號後,寫 class name 的話,就會自動產生一個 div 元素加上指定的 class name。承上例,輸入「.news_p.c1」後按 Ctrl+E

除了 class name,我們也可以幫元素加上指定的 id。只要先打 # 號再輸入 id name 即可。例如今天我們要產生 id 為「news_p」的 div 標籤,則輸入「#news_p」後按 Ctrl+E

class name 和 id 可以同時使用,例如今天我們要產生 class name 為「news_p c1」、id 為「paragraph-1」的 div 標籤,則輸入「.news_p.c1#paragraph-1」後按 Ctrl+E

以上介紹過個常用的 Emmet 標籤快捷縮寫方式,更多的元素縮寫方式都可在 Emmet 官方文件中找到:Emmet cheat sheet

父子兄弟階層、群組、上一層

這一篇有簡略說到父子階層(父元素與子元素)之間的關係。想成為前端工程師的同學們未來在處理網頁時,一定會遇到父子元素、兄弟元素等。本文就簡單列出各種階層關係的 Emmet 縮寫方式:

父子元素一次輸入

前端工程師在使用 Emment 在設定子元素時非常方便,只要在父子元素間加入 > 符號即可。如下方的動態圖所示:假設我們要在 class name 名為「news_p」以及 id 名為「paragraph1」的 div 父元素中放置 子元素 p,並在 p 中在加上孫元素 ol 與 li 等動作,只要輸入「.news_p#paragraph1>p>ol>li」後按下 ctrl+E 就可一次寫完!

兄弟階層一次輸入

承上面「父子元素一次輸入」的範例,若想在 p 的上方放置 h2 標題,但是 h2 標題不屬於 p 的父元素,位階是跟 p 同等的,則 h2 與 p 互為兄弟元素。

上方提到:元素間互為父子關係則用 > 隔開;若為兄弟元素,就用「+」隔開。因此此例為輸入「.news_p#paragraph1>h2+p>ol>li」

將元素設為同一階層的群組

承上面「兄弟階層一次輸入」的範例,若前端工程師想在互為兄弟階層的 h2+p 的階層下,再多放一組一模一樣且位階相同的 h2+p 的階層的話該如何做?那就把 h2+p 視為一個群組,用 () 括號的方式包起來,把用括號起來元素視為同一階層來看即可,所以我們的語法就可以這樣寫「.news_p#paragraph1>(h2+p>ol>li)+(h2+p>ol>li)」之後再按 ctrl+E 即可。

上一層

承上面「群組 Grouping」的範例,若前端工程師想在兩個互為兄弟階層的 h2+p 群組後方,新增一個 div 父元素(class name 名為「news_p」以及 id 名為「paragraph2」),就可以在元素間加入 ^ 符號即可。所以語法就可以這樣寫「.news_p#paragraph1>(h2+p>ol>li)+(h2+p>ol>li)^.news_p#paragraph2」之後再按 ctrl+E 即可。

本例的 div 元素使用 ^ 符號來往上爬一個階層,如果想要爬兩層的話,就是 ^^ 符號。

想成為前端工程師,這些快速鍵要記得多練習幾次,熟練後才能在編寫 HTML 時更有效率。

複製元素

前端工程師要產生 ol 或是 ul 清單標籤時,都會包含一拖拉庫的 li 元素。如果要一個一個手動輸入的話,就算是使用 Emmet 的「+」快捷輸入法,還是會花去不少時間。幸好 Emmet 有複製的快捷輸入法:「*」。用法是:若想要一次產生 5 個相同的元素的話,就在原宿後方輸入「*5」。由此類推,產生 7 個就是「*7」。假使我們今天要建立一個 ul 清單標籤,包含 5 個 li 元素,語法就可以這樣寫「ul>li*5」之後再按 ctrl+E 即可。

再假設我們要在一個 .news 中放置 5 個 .block,然後每個 .block 中都有 1 個 h2 標題及 3 個 p 段落,每個 p 段落中又放置兩張圖片,則輸入「.news>(.block>h2+(p>img*2)*2)*5」

編號

有時前端工程師在輸入 li 標籤時,會給這些 li 一個共用的 .className 以及流水編號。若搭配 Emmet 的「$」時,就可以快速的產生。例如,今天我們要輸入五個 li 標籤,標籤的 class name 分別為 list-1、list-2、list-3、list-4、list-5,則輸入「li.list-$*5」

若要在這些流水編號前面加個「零」,例如 01、001,則補上只要補上相對數量的 $ 即可。像是 01 就是 $$、001 就是 $$$。承上例,我們輸入「li.list-$$*5」以及「li.list-$$$*5」

設定起始編號

$的用法,預設數字是從 1 開始累加。有時前端工程師會需要指定起始數字,這時則在 $ 後面多補上一個 @ 並加上指定的起始數字,承上例,我們要設定起始數字為 5 就輸入「[email protected]*5」

Emmet 預設的編號是由小到大,若是希望編號由大到小,那麼就是在 @ 後面補上一個 – 負號 (就算是沒要設定起始值也是要多補 @)。例如我們要輸入 5 個 li 標籤,編號由大到小,就輸入「[email protected]*5」 我們要設定起始數字為 5 ,就輸入「[email protected]*5」。

顯示文字

使用 Emmet 能讓前端工程師快速展開各種 HTML 元素,但如果能在撰寫的時候就能產生內文,不需等到元素展開後才補上內文就更棒了!這個功能 Emmet 也有!不塊是前端工程師的省時神器!

如果想要產生元素中的文字時,可以透過加上 {} 大括號並在其中寫上文字,如我們想要輸入名為「標題」的 h1 標籤、名為「副標題」的 h2 標籤,以及內容為 「內文」 的 p 標籤,就輸入「h1{標題}+h2{副標題}+p{內文}」後按下 Ctrl+E。

自訂屬性值

Emmet 除了可以讓前端工程師快速展開標籤與文字之外,對於像是 a href、img 等需要設定屬性的標籤,也可以在寫的時候就產生。

如果想要產生元素中的屬性時,可以透過加上 [] 中括號並在其中寫上屬性與值的內容,值需要用雙引號或是單引號包起來。例如我們今天要產生一個連結到網站「https://www.tedu.tw」的 a 元素,就輸入「a[href=”https://www.tedu.tw”]」後按下 Ctrl+E。

若想要增加顯示文字,則在 [] 中括號後方加上{} 大括號並在其中寫上文字即可。承上例,我們可加上「達內教育」文字,就輸入「[a[href=”https://www.tedu.tw”]{達內教育}」後按下 Ctrl+E。

若想要多增加一些屬性值,只要在同一個 [] 中括號中,將每個屬性值用空格隔開就可以了。如在上個例子中,想要設定網站在新分頁開啟,我們就輸入輸入「[a[href=”https://www.tedu.tw” target=”blank”]{達內教育}」後按下 Ctrl+E。

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文章來源:https://www.tedu.tw/blog/basic-emmet-tutorial-for-web-frontend-developer-newbies.html

 

 

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元宇宙的世界越來越真實啦~觸覺.痛覺樣樣來!

看過電影《駭客任務》、《一級玩家》的讀者應該都有印象,電影中的主角們只要在虛擬世界中受傷或死亡,現實肉體也會跟著受創。雖然目前的科技已經慢慢打造出元宇宙的雛型以及相關應用,但是還不能完全做到像電影一般真實。不過日本一家新創,日前推出了一項讓用戶在元宇宙中也能感受到「痛覺」的產品。

 

元宇宙受傷,現實世界也會痛?

日本新創公司 H2L 發明了一種腕帶,讓用戶在虛擬世界中四處走動時,也能感受到疼痛和物體重量等感覺。這項產品可檢測人體肌肉彎曲,讓用戶在虛擬世界中的角色模仿身體運動,並透過電流刺激佩戴者,讓用戶能夠感受物體的存在和重量,甚至能感覺到皮膚被捏住或被鳥啄皮膚。

公司的聯合創始人兼執行長 Emi Tamaki 認為,痛苦的體驗能將虛擬世界轉變為真實的環境,並增加臨場感和沈浸感。

Emi Tamaki 在十幾歲的時候因為心臟病而有過一次瀕死體驗。這樣的經驗讓她產生了一個想法:如果可以複製物理上的體驗並將其與電腦聯繫起來呢?

身為一名專注於觸覺技術的研究員,Tamaki 希望到 2029 年能「將人類從身體、時間和空間等限制中完全解放出來。」

不過,Tamaki 也相信,這項技術將來能讓世上所有像她這樣患有慢性疾病的人都能夠隨時隨地自由旅行。

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祖克柏開發觸覺手套,在元宇宙也能玩疊疊樂

其實 Tamaki 並不是唯一一個想讓人們在虛擬世界中感受事物的人,祖克柏也在研究觸覺手套

藉由手套可以確定人的手在虛擬場景中的位置,以及如何與虛擬物體接觸。然後手套會模擬壓力、紋理和振動等感覺,以在虛擬現實中重現物體的感覺。這些技術的概念就是讓用戶能更加沉浸在虛擬現實中。透過觸覺手套,用戶也可以在虛擬世界 metaverse 中直接進行擲骰子、玩積木和國際象棋、握手和碰拳等動作。

去年 Meta 開啟了元宇宙的序章,並宣佈人類將很快生活在元宇宙中。雖然這對於一般人來說,聽起來相當科幻又具有未來感,但我們其實早就已經生活在一個數位生態系統中了。現在的我們透過小小的螢幕,24 小時全年無休都可以收到各種訊息和新聞。未來在元宇宙的世界中來去自如,對人類的影響是什麼,只有時間能證明一切。

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本文轉載自科技報橘(原標題:日本新創推元宇宙痛覺模擬器,不只有感覺,連痛覺都完美複製!,僅反映專家作者意見,不代表本站立場。首圖為示意圖,與本文無關,來源:Unsplash

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人工智慧操盤手,究竟能不能讓大家致富呢!???

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人工智慧操盤手被DeepMind員工創造出來了!!真的可以信任嗎?

 

隨著科技的進步,人工智慧能做到的事情也變得越來越多。只要擁有足夠的數據,透過機器學習和演算法,AI 就能夠在短時間內做到許多事情。近年來,許多投資公司也藉由 AI 來建議投資人最適合的投資組合或是直接作為「AI 操盤手」。

DeepMind 前員工打造專為投資的人工智慧

根據外媒《CNBC》報導指出,三名 DeepMind 的前員工正在訓練一台機器,希望能透過 AI 在股票以及加密貨幣上漲之前,就能搶先發現這些潛力股。

這三名員工 Martin Schmid、Rudolf Kadlec 和 Matej Moravcik 都曾在 IBM 工作,並於 2017 年開發了一款名為 DeepStack 的人工智慧 ,成為第一個能夠在無限注德州撲克中擊敗職業玩家的人工智慧。

而他們想將其中的部分概念應用於金融市場,於是他們離開了Alphabet 旗下的人工智慧實驗室 DeepMind,隨後成立了 EquiLibre Technologies。

人工智慧不打牌改操盤

雖然他們不是第一個嘗試用 AI 人工智慧 找到股市必勝法則的人,但他們採取的方法與競爭對手略有不同。傳統的選股人工智慧會根據歷史趨勢「猜測」市場接下來會發生什麼;但 Equilibre 團隊以極其複雜的演算法而聞名,因此無需大量資訊也可成功解決問題。

他們將博弈理論與人工直覺相結合,以獲得優於其他基於電腦或人工交易的操作優勢。Schmid 表示,與其讓人工智慧玩撲克,不如讓它玩算法交易(algorithmic trading)。他也補充說明,公司也正在對於加密貨幣進行研究和開發。

他們使用一種稱為強化學習(Reinforcement learning)的技術來訓練人工智慧系統來買賣股票並獲利。Schmid 表示,他並不擔心監管機構會限制這項技術,因為其他公司也早已經在做類似的事情。「我們只想做比現有演算法更好的演算法。」

EquiLibre Technologies 目前已經獲得了許多投資者的資助,Schmid 表示,公司目前已經籌集了捷克有史以來規模最大的種子輪融資,但拒絕透露確切數字。


本文轉載自科技報橘(原標題:DeepMind 員工為打造「AI 操盤手」齊出走!目標讓 AI 能找出潛力飆股、加密貨幣),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。首圖為示意圖,與本文無關,來源:Unsplash

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日本飯店竟裁掉243位人工智慧!?到底發生什麼事了!?

人工智慧服務較佳?日觀光旅館AI飽受客訴

據 2019 年一月華爾街日報的報導,日本知名飯店「豪斯登堡機器人飯店 (Henn-na Hotel)」有近半數的「員工」被炒魷魚。有趣的是,這些員工都是 AI 機器人

根據華爾街日報報導:一名旅客反應他在豪斯登堡飯店的一夜並沒睡好。因為每隔幾小時,房間裡的洋娃娃機器人「Churi」就會問說:「對不起,我沒聽明白。您可以重復一遍您的請求嗎?」。原來,旅客睡覺時的鼾聲觸發了 Churi 的反應,他也不知該如何關掉機器人。

同款機器人也因類似的緣故,惹火了另一位客人。他決定打電話客訴「 Churi 」,卻發現房間裡根本沒有電話。因為飯店本身就將 Churi 設定成助手,需要應付旅客所有的要求。最後,旅客只好用自己的手機給打電話跟飯店投訴。

「兩年就淘汰⋯⋯」省人事成本雇AI 卻適得其反

豪斯登堡機器人飯店 (Henn-na Hotel)」是一家以 「AI 機器人服務」為噱頭的實驗性旅館,設立於 2015 年。從訂房、櫃檯人員、客房服務、提行李服務道娛樂服務都由人工智慧一手包辦。因為其 CEO 澤田秀雄的初衷,是為了打造全求營運成本最低的旅館,所以才會僱用人工智慧以省下雇用真人的費用。

然而大環境物價上漲造成旅社的營運成本直線上升。科技產品汰舊換新的速度本身就非常迅速,飯店於 2015 年所購得的機器人,在當時堪稱是最先進的 AI。但後續如 AlexaSiri 與 Google 語音助理等更新一代的人工智慧推陳出新,讓飯店內這些 AI 機器人 2 年之內瞬間變成「老古董」,因「太慢」、「沒用」被嫌棄,無法接軌市場所需。

人工智慧 check-in?真人出來收爛尾

以恐龍造型的 AI Check-in 機器人來說,雖然臨櫃是這隻「恐龍」幫你 check-in, 但是大部分工作都還是真人協助完成。因為這些 AI 機器人沒有 update,並不知道旅館周圍的活動、觀光地點、火車、公車時間等旅遊相關資訊,難怪會輸給 Alexa 等最先進的語音助理,更別說是輸給真人了。

AI 運行李不但慢,且碰撞頻繁、故障率高

而運送行李的 AI 機器人更是可悲,在房間數破百的觀光旅館中,它最多只能送 24 間房;且還無法應付行李互相碰撞、掉下來等意外,遇潮濕寒冷的天氣甚至直接故障呢!

截至目前,這家酒店已經有 243 個機器人「退役」了,因為許多機器人在工作中都會幫倒忙。母公司的總裁表示,Churi 也在被淘汰的機器人之列。

人工智慧的技術固然是日新月異,但是在它們的智慧與臨場反應趕不上人類工作所需的複雜度。身為人類的我們,不妨多多充實自身的 AI 技能,讓人工智慧更能符合人類的需求。

原文出處:https://www.tedu.tw/blog/ai-robot-hotel-loses-love-for-ai-robots.html

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人工智慧降低糖友的失明風險!一起來看看醫界的里程碑!

隨著醫療科技的進步與人工智慧的崛起,相關產業也正面臨轉型、步入「智慧醫療」時代,吸引許多新興技術投入。科技大廠宏碁日前便宣布與台大醫院、醫藥公司台灣諾華合作,打造「AI 眼科輔助診斷軟體」,運用人工智慧診斷糖尿病引起的視網膜病變、預防患者的失明風險。

該 AI 診斷軟體也榮獲衛福部食品藥物管理署認證,取得全台首張由食藥署核發的眼科智慧醫材許可證。

高血糖易引起視網膜病變 糖友失明風險高

也許會讓許多人感到意外,但「糖尿病引起的視網膜病變」是目前使成年人失明的主要原因之一,糖尿病患者失明率比一般人高出 25 倍之多。

因長期的高血糖容易引起視網膜血管病變,有一專有名詞為「糖尿病視網膜病變」(diabetic retinopathy);並且因許多糖尿病患者大多著重在血糖控制,容易忽略身體其他狀況,往往在視力出現明顯問題後才求診,但此時視網膜已病變或玻璃體出血。

糖尿病視網膜病變屬於微血管的病變,病變的產生與糖尿病的時間有很重大的相關性,患病的時間愈久,視網膜病變的機會大、也愈嚴重。良好的血糖控制,可以延後視網膜產生病變或惡化的時間,但依然不能完全避免其風險。最重要的是要能早期發現、早期治療,就有很大的機會避免視力受損。

根據國家衛生研究院「2019 台灣糖尿病年鑑」統計,全台灣的糖尿病患者超過 220 萬人次,為了讓廣大的糖友都能篩檢、及早治療,知名科技大廠宏碁與台大醫院聯手,開發出人工智慧眼科輔助診斷軟體。

準確度與眼科醫師相同 AI 幫助降低失明風險

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台大醫院眼科部主治醫師謝易庭指出,糖尿病患者患病 10 年後,視網膜病變發病率上升至 60%,20 年內病變發病率更攀升至 90%。罹患糖尿病的時間越久發生視網膜病變的風險愈高。

然而根據 2019 年國內糖尿病病患接受眼底檢查的人數統計,只有 45.54 %的糖友接受篩檢,屬於低篩檢率。除了因病患檢測所需花費的時間成本較高、醫療資源可近性不足之外,也因視網膜專科醫師人力不足以負荷逐年增加的病患人數。

為了解決這種人力、物力都有所不足的情況,宏碁應用先進的人工智慧技術與豐富的實務經驗,結合臺大醫院的醫療專業,以及台灣諾華在臨床試驗設計上的顧問諮詢,打造出可有效輔助醫師,篩檢出潛在的視網膜病變患者的 AI 輔助診斷軟體。

這套 AI 診斷軟體,也取得台灣首張由衛福部食品藥物管理署(TFDA)核發的眼科智慧醫材許可,認證為第二級醫療器材軟體。根據臨床試驗結果,人工智慧的準確度達 95%以上,已接近視網膜科醫師判讀的準確度。

三方跨界合作 造就台灣智慧醫療里程碑

這次的人工智慧診斷軟體的開發得益於跨界合作。

宏碁使用深度學習技術訓練 AI 模型,透過蒐集國外 EyePACS 平台臨床、國內臺大醫院臨床共數萬名糖尿病視網膜病變患者的「眼底資料」──彩色眼底檢查影像及診斷結果等資料數據,來訓練 AI。之後結合硬體整合成邊緣裝置(edge device),使 AI 無須網路即可進行篩檢判讀,在速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。

訓練好的 AI,則與醫療製藥公司「台灣諾華」共同設計、委由臺大醫院執行臨床試驗,並在試驗結果上取得敏銳度達 95%的佳績,已接近視網膜專科醫師的判讀準確度。

另外,在開發與試驗期間,食藥署提供專案輔導長達一年,提供專業法規意見、深入溝通並嚴格審查,最後才交出這張台灣第一張醫療器材軟體認證,顯示出政府對於台灣醫療環境及智慧醫材的重視。這次的認證更是打破傳統模式,從台灣本土出發,就地取材。

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在成果效益上,這套人工智慧診斷軟體可有效輔助醫師找出潛在的糖尿病視網膜病變患者,及早發現並進行治療,協助控制病情,更降低病人等候報告的時間。

而宏碁也已與台灣諾華簽訂合作備忘錄,未來將運用人工智慧技術、共同攜手耕耘智慧醫療領域,整合雙方專業人才與軟硬體技術,朝提升醫療效率、精準率的目標邁進。宏碁表示,將會瞄準黃斑部退化、糖尿病視網膜病變及心血管疾病等領域,打造合適的 AI 輔助工具,讓台灣醫療產業升級轉型。

 

醫療產業轉型 人工智慧醫療商機不斷

全球醫療照護產業正在面臨轉型,如何將醫療場域數位化、智慧化都將是一大挑戰;如何透過科技技術,將傳統醫療「疾病發展後治療」的思維轉換成「注重預防、防治結合」,也是未來須面對的難題。

要攻克這些問題,需要創新、洞察與有效的行動方案,才能創造出「高效互通的資料」與「開放和安全的平台」,最後打造出「以消費者為導向的醫療照護」環境。

台灣的全民健保制度不但保費低、給付多、管理成本低,大幅減輕民眾看病求醫的障礙,讓台灣累積起了大量健保數據資料,這一優勢加上台灣高度發展的資通訊高科技產業,更是擁有發展 AI 智慧醫療產業的優勢。相信若個資規範、各種資料使用有完整的定義與管制後,將能帶動各項研究更快速、促進台灣智慧醫療照護產業的蓬勃發展。

 

原文出處:https://www.tedu.tw/blog/artificial-intelligence-in-diabetes-care-retina.html

 

 

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